MATLAB神经网络超级学习手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:MATLAB技术联盟

出品人:

页数:463

译者:

出版时间:2014-5

价格:0

装帧:

isbn号码:9787115349484

丛书系列:

图书标签:

神经网络
MATLAB
人工智能
MATLAB
神经网络
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算法
学习
工具

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具体描述

《MATLAB神经网络超级学习手册》以新近推出的MATLAB R2013a神经网络工具箱为基础，系统全面地介绍了神经网络的各种概念和应用。《MATLAB神经网络超级学习手册》按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本不可多得的掌握MATLAB神经网络的学习用书。

全书共分为16章，从MATLAB简介开始，详细介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB程序设计、人工神经网络概述、感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络在Simulink中的应用、神经网络GUI、自定义神经网络及函数等内容。在本书最后，还详细介绍了神经网络在MATLAB中的几种应用方法。

《MATLAB神经网络超级学习手册》以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，结合各种实例，目的是使读者易看懂、会应用。本书是一本简明介绍MATLAB神经网络设计技能的综合性用书。《MATLAB神经网络超级学习手册》深入浅出，实例引导，讲解详实，既可以作为高等院校理工科的研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

《深入浅出：现代数据科学与人工智能实战指南》在这信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度增长，而如何从这些海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为驱动创新和决策的强大力量，已成为各行各业关注的焦点。本书旨在为广大读者提供一本系统、全面且极具实践价值的现代数据科学与人工智能学习指南，帮助您构建坚实的基础，掌握前沿技术，并能自信地应对实际应用中的挑战。本书共分为三个核心部分：数据科学基础与探索性分析、机器学习算法原理与实践，以及深度学习模型构建与应用。我们力求在理论的深度与实践的广度之间取得平衡，确保内容既具有学术严谨性，又能满足读者快速上手、解决实际问题的需求。第一部分：数据科学基础与探索性分析本部分将带您走进数据科学的世界，从最基础的概念入手，逐步深入。我们将首先探讨数据科学的核心流程，包括数据采集、数据清洗、数据转换以及数据可视化。您将学习如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行特征工程以提取更具代表性的信息，以及如何运用统计学方法对数据进行初步的探索性分析（EDA）。数据获取与预处理：掌握从不同来源（如数据库、API、文本文件）获取数据的方法，学习使用Python强大的数据处理库（如Pandas）进行数据加载、清洗、整合和重塑。深入理解不同数据类型的特性，并学习针对性地进行预处理。探索性数据分析（EDA）：学习如何通过描述性统计、数据分布分析、相关性分析以及多维度可视化（如散点图、箱线图、热力图）来揭示数据的内在规律和潜在模式。我们将强调可视化在数据理解中的关键作用，帮助您快速形成对数据集的直观认识。特征工程与选择：认识到高质量的特征对于模型性能至关重要。本节将介绍多种有效的特征工程技术，包括特征编码、特征缩放、多项式特征、交互特征等。同时，也将探讨特征选择的重要性，以及基于过滤法、包裹法和嵌入法的特征选择方法。第二部分：机器学习算法原理与实践数据科学的精髓在于构建模型以预测、分类或聚类。本部分将系统地介绍一系列主流的机器学习算法，深入剖析其背后的数学原理、工作机制以及适用场景。本书注重理论与实践相结合，每个算法都将配以详细的代码示例，帮助您在掌握算法的同时，也能快速将其应用于实际问题。监督学习：回归算法：详细讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，理解它们如何拟合数据并进行数值预测。分类算法：深入学习逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等。我们将重点分析它们的分类原理、参数选择以及在不同类型数据集上的表现。模型评估与调优：学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等指标来评估模型的性能。掌握交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术，以获得最优的模型配置。无监督学习：聚类算法：介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，学习如何发现数据中的自然分组，理解它们的优缺点及适用性。降维算法：学习主成分分析（PCA）、t-SNE等技术，理解它们如何减少数据的维度，同时保留重要信息，便于可视化和提高模型效率。集成学习：探讨Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成学习方法，理解它们如何通过组合多个弱学习器来构建更强大、更鲁棒的模型。第三部分：深度学习模型构建与应用随着大数据和计算能力的飞跃，深度学习已成为人工智能领域最炙手可热的技术之一。本部分将带领您深入探索深度学习的奥秘，从基本概念到复杂的网络结构，再到实际应用。我们将重点关注当下最受欢迎的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的使用，帮助您快速构建和训练自己的深度学习模型。深度学习基础：讲解神经网络的基本构成（神经元、激活函数、层）、前向传播与反向传播算法、损失函数与优化器（如SGD, Adam）。理解梯度下降及其变种的工作原理。卷积神经网络（CNN）：深入学习CNN在图像识别、计算机视觉领域的强大能力。讲解卷积层、池化层、全连接层的原理，并介绍经典的CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）。循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：学习RNN及其变种（如LSTM, GRU）在序列数据处理（如文本、时间序列）中的应用。理解它们如何处理时序信息，并解决梯度消失/爆炸问题。 Transformer模型与注意力机制：介绍Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的革命性贡献，深入理解自注意力机制（Self-Attention）的核心思想。生成对抗网络（GANs）：探索GANs在图像生成、数据增强等方面的应用，理解其生成器和判别器的对抗训练机制。模型部署与应用：简要介绍如何将训练好的深度学习模型部署到实际环境中，使其能够为用户提供服务。本书特色：理论与实践紧密结合：每章都包含丰富的代码示例，使用主流的Python数据科学和机器学习库（如NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）以及深度学习框架（TensorFlow, PyTorch），方便读者动手实践。循序渐进的讲解：从基础概念出发，逐步深入到复杂的算法和模型，确保不同背景的读者都能理解。注重算法的直观理解：通过图示和类比，力求让读者不仅知其然，更知其所以然，避免对算法的机械记忆。广泛的应用场景：涵盖了数据分析、预测建模、图像识别、自然语言处理等多个热门领域，帮助读者拓展应用视野。更新的技术前沿：关注领域内的最新发展，如Transformer模型等，为读者提供面向未来的知识。无论您是希望在数据科学领域开启职业生涯的初学者，还是希望深化理解、拓展技能的在职专业人士，亦或是对人工智能充满好奇的学习者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，运用强大的算法和模型，解决实际问题，创造更多价值。

作者简介

目录信息

目录
《MATLAB神经网络超级学习手册》
第1章　MATLAB简介　1
1.1　MATLAB的发展　1
1.2　MATLAB的特点及应用领域　2
1.3　MATLAB R2013a的安装　3
1.4　MATLAB R2013a的工作环境　5
1.4.1　操作界面简介　5
1.4.2　Workspace(命令窗口)　6
1.4.3　Command History(历史命令窗口)　9
1.4.4　输入变量　11
1.4.5　路径管理　12
1.4.6　搜索路径　13
1.4.7　Workspace(工作空间)　14
1.4.8　变量的编辑命令　15
1.4.9　存取数据文件　17
1.5　MATLAB R2013a的帮助系统　17
1.5.1　纯文本帮助　18
1.5.2　演示帮助　19
1.5.3　帮助导航　21
1.5.4　帮助文件目录窗　22
1.5.5　帮助文件索引窗　22
1.6　本章小结　23
第2章　MATLAB基础　24
2.1　基本概念　24
2.1.1　MATLAB数据类型概述　24
2.1.2　常量与变量　25
2.1.3　标量、向量、矩阵与数组　26
2.1.4　运算符　28
2.1.5　命令、函数、表达式和语句　30
2.2　MATLAB中的数组　31
2.2.1　数组的保存和装载　31
2.2.2　数组索引和寻址　32
2.2.3　数组的扩展和裁剪　34
2.2.4　数组形状的改变　40
2.2.5　数组运算　43
2.2.6　数组的查找　46
2.2.7　数组的排序　47
2.2.8　高维数组的降维操作　48
2.3　曲线拟合　49
2.3.1　多项式拟合　49
2.3.2　加权最小方差(WLS)拟合原理及实例　50
2.4　M文件　52
2.4.1　M文件概述　53
2.4.2　局部变量与全局变量　54
2.4.3　M文件的编辑与运行　55
2.4.4　脚本文件　56
2.4.5　函数文件　57
2.4.6　函数调用　58
2.4.7　M文件调试工具　61
2.4.8　M文件分析工具　63
2.5　本章小结　65
第3章　MATLAB程序设计　66
3.1　MATLAB的程序结构　66
3.1.1　if分支结构　66
3.1.2　switch分支结构　68
3.1.3　while循环结构　68
3.1.4　for循环结构　70
3.2　MATLAB的控制语句　71
3.2.1　continue命令　71
3.2.2　break命令　72
3.2.3　return命令　73
3.2.4　input命令　73
3.2.5　keyboard命令　74
3.2.6　error和warning命令　74
3.3　数据的输入输出　75
3.3.1　键盘输入语句(input)　75
3.3.2　屏幕输出语句(disp)　76
3.3.3　M数据文件的存储/加载(save/load)　76
3.3.4　格式化文本文件的存储/读取(fprintf/fscanf)　76
3.3.5　二进制数据文件的存储/读取(fwrite/fread)　76
3.3.6　数据文件行存储/读取(fgetl/fgets)　77
3.4　MATLAB文件操作　77
3.5　MATLAB程序优化　79
3.5.1　效率优化(时间优化)　79
3.5.2　内存优化(空间优化)　80
3.5.3　编程注意事项　85
3.5.4　几个常用数学方法的算法程序　86
3.6　程序调试　94
3.6.1　程序调试命令　94
3.6.2　程序剖析　95
3.7　本章小结　99
第4章　人工神经网络概述　100
4.1　人工神经网络　100
4.1.1　人工神经网络的发展　100
4.1.2　人工神经网络研究内容　101
4.1.3　人工神经网络研究方向　102
4.1.4　人工神经网络发展趋势　102
4.2　神经元　105
4.2.1　神经元细胞　105
4.2.2　MP模型　106
4.2.3　一般神经元模型　107
4.3　神经网络的结构及学习　108
4.3.1　神经网络结构　108
4.3.2　神经网络学习　110
4.4　MATLAB神经网络工具箱　111
4.4.1　神经网络工具箱函数　112
4.4.2　神经网络工具箱的使用　113
4.5　本章小结　118
第5章　感知器　119
5.1　感知器原理　119
5.1.1　感知器模型　119
5.1.2　感知器初始化　120
5.1.3　感知器学习规则　121
5.1.4　感知器训练　121
5.2　感知器的局限性　122
5.3　感知器工具箱的函数　122
5.4　感知器的MATLAB仿真程序设计　130
5.4.1　单层感知器MATLAB仿真程序设计　130
5.4.2　多层感知器MATLAB仿真程序设计　135
5.5　本章小结　139
第6章　线性神经网络　140
6.1　线性神经网络原理　140
6.1.1　线性神经网络模型　140
6.1.2　线性神经网络初始化　141
6.1.3　线性神经网络学习规则　142
6.1.4　线性神经网络的训练　144
6.2　线性神经网络工具箱函数　147
6.3　线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　153
6.3.1　线性神经网络设计的基本方法　153
6.3.2　线性神经网络的设计　153
6.4　本章小结　158
第7章　BP神经网络　159
7.1　BP神经网络原理　159
7.1.1　BP神经网络模型　159
7.1.2　BP神经网络算法　161
7.1.3　BP神经网络的训练　164
7.1.4　BP神经网络功能　167
7.2　网络的设计　167
7.2.1　网络的层数　167
7.2.2　隐含层的神经元数　168
7.2.3　初始权值的选取　168
7.2.4　学习速率　168
7.3　BP神经网络工具箱函数　168
7.4　BP神经网络的工程应用　173
7.4.1　BP网络在函数逼近中的应用　173
7.4.2　nntool神经网络工具箱的应用　181
7.4.3　BP神经网络在语音特征信号分类中的应用　184
7.4.4　BP神经网络的非线性函数拟合应用　190
7.5　本章小结　193
第8章　RBF神经网络　194
8.1　RBF网络模型　194
8.1.1　RBF神经网络模型　194
8.1.2　RBF网络的工作原理　195
8.1.3　RBF神经网络的具体实现　196
8.2　RBF神经网络的学习算法　196
8.3　RBF网络工具箱函数　198
8.3.1　RBF工具箱函数　198
8.3.2　转换函数　200
8.3.3　传递函数　201
8.4　基于RBF网络的非线性滤波　202
8.4.1　非线性滤波　202
8.4.2　RBF神经网络用于非线性滤波　202
8.5　RBF网络MATLAB应用实例　207
8.6　本章小结　216
第9章　反馈型神经网络　217
9.1　反馈型神经网络的基本概念　217
9.2　Hopfield网络模型　219
9.2.1　Hopfield网络模型　220
9.2.2　状态轨迹　221
9.2.3　状态轨迹发散　221
9.3　Hopfield网络工具箱函数　222
9.3.1　Hopfield网络创建函数　223
9.3.2　Hopfield网络传递函数　227
9.4　离散型Hopfield网络　228
9.4.1　DHNN模型结构　228
9.4.2　联想记忆　229
9.4.3　DHNN的海布(Hebb)学习规则　232
9.4.4　DHNN权值设计的其他方法　233
9.5　连续型Hopfield网络　235
9.6　Elman网络　242
9.6.1　Elman网络结构　243
9.6.2　Elman网络创建函数　243
9.6.3　Elman网络的工程应用　245
9.7　本章小结　252
第10章　竞争型神经网络　253
10.1　自组织型竞争神经网络　253
10.1.1　几种联想学习规则　253
10.1.2　网络结构　258
10.1.3　自组织神经网络的原理　260
10.1.4　竞争学习规则　265
10.1.5　竞争网络的训练过程　265
10.2　自组织特征映射神经网络　266
10.2.1　自组织特征映射神经网络拓扑结构　267
10.2.2　SOM权值调整域　268
10.2.3　SOM网络运行原理　269
10.2.4　网络的训练过程　270
10.3　自适应共振理论神经网络　272
10.3.1　自适应共振理论神经网络概述　272
10.3.2　ART网络的结构及特点　272
10.4　学习向量量化神经网络　273
10.4.1　LVQ神经网络结构　273
10.4.2　LVQ神经网络算法　274
10.5　竞争型神经网络工具箱函数　274
10.6　竞争型神经网络的应用　286
10.7　本章小结　294
第11章　神经网络的Simulink应用　295
11.1　基于Simulink的神经网络模块　295
11.1.1　神经网络模块　295
11.1.2　模块的生成　302
11.2　基于Simulink的神经网络控制系统　306
11.2.1　神经网络模型预测控制　307
11.2.2　反馈线性化控制　310
11.2.3　模型参考控制　313
11.3　本章小结　315
第12章　神经网络GUI　316
12.1　GUI简介　316
12.1.1　GUI设计工具　316
12.1.2　启动GUIDE　318
12.1.3　添加控件组件　319
12.1.4　设置控件组件的属性　322
12.1.5　编写相应的程序代码　326
12.1.6　GUIDE创建GUI的注意事项　331
12.1.7　定制标准菜单　333
12.2　神经网络GUI　334
12.2.1　常规神经网络GUI　334
12.2.2　神经网络拟合GUI　339
12.2.3　神经网络模式识别GUI　346
12.2.4　神经网络聚类GUI　351
12.3　GUI数据操作　358
12.3.1　从Workspace导入数据到GUI　358
12.3.2　从GUI中导出数据到Workspace　360
12.3.3　数据的存储和读取　363
12.3.4　数据的删除　365
12.4　本章小结　365
第13章　自定义神经网络及函数　366
13.1　自定义神经网络　366
13.1.1　网络的创建　367
13.1.2　网络的初始化、训练和仿真　382
13.2　自定义函数　386
13.2.1　初始化函数　386
13.2.2　学习函数　387
13.2.3　仿真函数　389
13.3　本章小结　390
第14章　随机神经网络　391
14.1　随机神经网络的基本思想　391
14.2　模拟退火算法　392
14.2.1　模拟退火算法的原理　393
14.2.2　模拟退火算法用于组合优化问题　394
14.2.3　退火算法的参数控制　395
14.3　Boltzmann机　396
14.3.1　Boltzmann机的网络结构　396
14.3.2　Boltzmann机的工作原理　398
14.3.3　Boltzmann机的运行步骤　399
14.3.4　Boltzmann机的学习规则　400
14.3.5　Boltzmann机的改进　401
14.4　随机神经网络的应用　404
14.5　本章小结　407
第15章　神经网络基础运用　408
15.1　感知器神经网络的应用　408
15.2　线性神经网络的应用　409
15.3　BP神经网络的应用　411
15.4　RBF神经网络的应用　413
15.5　本章小结　415
第16章　神经网络综合运用　416
16.1　BP神经网络的应用　416
16.1.1　数据拟合　416
16.1.2　数据预测　423
16.1.3　函数逼近　429
16.2　PID神经网络控制　433
16.3　遗传算法优化神经网络　441
16.4　模糊神经网络控制　447
16.5　概率神经网络分类预测　456
16.6　本章小结　460
附录　461
参考文献　463
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事数据分析多年的专业人士，一直对如何利用神经网络进行更深层次的数据挖掘和模式识别感到好奇。在接触《MATLAB神经网络超级学习手册》之前，我尝试阅读过不少相关的文献和教程，但总觉得缺乏一种将理论与实践完美结合的连贯性。《MATLAB神经网络超级学习手册》在这方面给我留下了极其深刻的印象。它不仅仅停留在概念的介绍，而是将复杂的算法原理与MATLAB强大的编程能力巧妙地结合起来。书中对于不同神经网络架构的数学原理进行了严谨的推导，但又不失直观的解释，让你既能理解“是什么”，也能理解“为什么”。更重要的是，书中提供了大量实用的MATLAB代码示例，这些示例涵盖了从数据准备、模型构建、训练优化到结果评估的完整流程，并且能够直接应用于解决实际问题。我特别欣赏书中关于模型调参和性能优化的章节，它不仅仅罗列了常见的技巧，更深入地分析了这些技巧背后的原因，以及如何在不同的场景下灵活运用。这本书让我能够将抽象的深度学习理论转化为可执行的代码，从而有效地解决我工作中遇到的实际问题，极大地提升了工作效率和研究的深度。

评分☆☆☆☆☆

读完《MATLAB神经网络超级学习手册》，我感觉自己仿佛经历了一场思维的洗礼。这本书的独特之处在于，它并没有将神经网络的知识点碎片化，而是将其置于一个宏大的框架下进行阐述，让你看到整个领域的发展脉络和内在联系。作者在介绍各种网络结构时，不仅仅是罗列其特点，更会深入剖析它们诞生的背景、解决的问题以及各自的优势劣势，这种宏观视角让我不再被各种琳琅满目的网络模型弄得眼花缭乱，而是能够更清晰地辨别它们的应用场景和适用性。书中的内容非常具有前瞻性，不仅涵盖了经典的BP网络、CNN、RNN等，还对一些前沿的深度学习技术进行了介绍，让我能够站在巨人的肩膀上，眺望未来的发展方向。我特别喜欢书中关于模型优化的部分，它不仅仅提供了算法上的指导，更强调了调试过程中的经验和技巧，这对于实际应用中的模型性能提升至关重要。通过书中的指导，我学会了如何系统地分析模型训练过程中出现的问题，并采取针对性的优化策略。这本书就像一个宝藏，里面蕴藏着无数解决实际问题的金钥匙，等待着你去发掘和运用。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一个对深度学习充满好奇但又缺乏系统指导的读者，我一直渴望找到一本既能打好理论基础，又能提供实操经验的教材。《MATLAB神经网络超级学习手册》恰恰满足了我的需求。作者在理论讲解上深入浅出，从最基本的神经元模型到复杂的深度神经网络架构，都做了详尽的阐述，并且非常注重逻辑的连贯性，让你能够一步步理解其背后的原理。尤其让我印象深刻的是，书中没有回避那些看似晦涩的数学公式，而是用清晰易懂的方式解释了它们在神经网络中的作用，这对于我这种数学功底不太扎实的读者来说，简直是福音。更重要的是，书中大量结合MATLAB的实例，让我能够亲手去构建、训练和调试各种网络模型。我曾经在尝试自己编写代码实现一些基础的网络时遇到过很多困难，但这本书的示例代码结构清晰，注释详细，让我能够快速上手，并且在实践中加深对理论知识的理解。每次完成一个示例，我都感觉自己离掌握神经网络的精髓又近了一步，这种成就感是无法言喻的。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我探索神经网络的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本“学习手册”，更像是一本“实践指南”和“问题解决手册”。作为一名急需将深度学习技术应用于实际项目中的工程师，我最看重的是书籍的实用性和可操作性。《MATLAB神经网络超级学习手册》在这方面做得非常出色。书中提供的每一个案例都紧密结合了实际应用场景，例如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等等，让你能够直观地感受到神经网络的强大威力。而且，书中的代码片段都是经过精心设计的，可以直接运行，并且在关键步骤都有详细的解释，让你能够理解每一行代码的作用。我之前尝试过一些其他资料，但很多都停留在理论层面，或者代码示例过于简化，难以直接应用。这本书不同，它就像是一位经验丰富的项目导师，手把手地教你如何从零开始构建一个完整的神经网络应用。从数据预处理、模型构建、参数调优到最终的部署，都进行了详尽的指导。我最欣赏的是，书中还包含了大量“踩坑”指南，提前预警了开发者在实践中可能遇到的各种难题，并提供了解决方案，这为我节省了大量宝贵的调试时间。

评分☆☆☆☆☆

我是一个完全的“小白”，之前对神经网络几乎一无所知，但《MATLAB神经网络超级学习手册》却让我有了一种“原来如此”的顿悟感。作者在讲解时，非常注重循序渐进，从最基础的概念开始，一步步构建起复杂的知识体系。例如，在介绍反向传播算法时，作者不仅仅给出了公式，还用非常形象的比喻来解释梯度下降的过程，让我一下子就明白了其中的原理。而且，书中在引入新的概念时，都会和之前学到的知识点建立联系，形成一个完整的知识网络，而不是孤立的知识点堆砌。这对于我这样零基础的读者来说，极大地降低了学习的门槛。我特别喜欢书中对于各种损失函数和激活函数的讲解，让我能够理解它们各自的适用范围和优缺点。通过书中的练习，我能够亲手去尝试不同的函数组合，观察它们对模型性能的影响，这种亲身体验比单纯阅读理论知识要深刻得多。这本书为我打开了神经网络世界的大门，让我看到了一个充满无限可能的新领域。

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